社交機器人自主學習新突破！免真人測試也能模擬人類互動

英國薩裡大學與德國漢堡大學最新研究顛覆傳統，讓社交機器人不再需要完全依賴人類訓練就能掌握互動技巧。這項發表於IEEE機器人與自動化國際會議(ICRA)的研究，開發出革命性的模擬測試方法，大幅提升研究效率與擴充套件性。

研究團隊運用擬人機器人，開發出動態視覺掃描預測模型。透過分析兩組公開資料集，證實機器人能夠精準模仿人類在社交情境中的視線移動模式。共同主持人、薩裡大學認知神經科學講師傅迪博士指出：「這項技術讓機器人能在無人監督的情況下，自主判斷該關注哪些重點，就像真人一樣。最令人振奮的是，即使在嘈雜多變的環境中，模型仍保持高度準確性。」

這項突破對教育、醫療照護與客服等領域具有重大意義。目前常見的社交機器人包括零售助理Pepper，以及專為失智症患者設計的治療型機器人Paro。研究團隊透過將人類視線優先圖投射到螢幕上，比對機器人預測的注意力焦點與真實資料，成功驗證模型在現實條件下的表現。

傅迪博士強調：「用模擬測試取代初期人機互動實驗，是社交機器人領域的重要里程碑。接下來我們將把這項技術應用於機器人社交意識體現研究，並探索如何在更複雜的社交場域與不同型別機器人上發揮作用。」這項創新方法不僅能加速研發程序，更為社交機器人的普及應用鋪平道路。

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